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अर्थशास्त्र

गूगल ने भारत के स्वास्थ्य, स्थिरता और कृषि क्षेत्रों के लिए एआई-आधारित सहयोग की घोषणा की

Thursday 17 - 13:45

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Google ने भारत में स्वास्थ्य सेवा, स्थिरता और कृषि को आगे बढ़ाने के उद्देश्य से नई AI-
संचालित साझेदारियों की एक श्रृंखला का अनावरण किया है। तकनीकी दिग्गज मधुमेह रेटिनोपैथी स्क्रीनिंग, शहरी अपशिष्ट प्रबंधन और कृषि विकास में AI- संचालित समाधानों को लागू करने के लिए स्थानीय और अंतर्राष्ट्रीय दोनों संगठनों के साथ सहयोग कर रहा है। Google

के अनुसार , ये घोषणाएँ बेंगलुरु में एक गोलमेज सम्मेलन के दौरान की गईं, जो शहर में Google की रिसर्च लैब की पाँचवीं वर्षगांठ को चिह्नित करता है। यह Google for India इवेंट के 10वें संस्करण के बाद है, जिसमें व्यक्तियों, व्यवसायों और बड़े पैमाने पर समाज को लाभ पहुँचाने के लिए AI की क्षमता को प्रदर्शित किया गया। Google DeepMind के शोध निदेशक डॉ मनीष गुप्ता ने कहा, "प्रमुख भारतीय संगठनों के साथ सहयोग करते हुए, भाषा समझ, स्वास्थ्य सेवा, कृषि और स्थिरता में भारत में हमारा केंद्रित शोध देश की कई अनूठी चुनौतियों से निपटने और AI- संचालित समाधान बनाने में मदद कर रहा है जो अरबों लोगों के जीवन को बेहतर बनाएगा।" गूगल अगले दशक में डायबिटिक रेटिनोपैथी के लिए 6 मिलियन एआई -सहायता प्राप्त जांच उपलब्ध कराने के लिए भारत में फोरस हेल्थ और ऑरोलाब तथा थाईलैंड में परसेप्ट्रा के साथ काम कर रहा है।

इन जांचों का उद्देश्य मधुमेह रोगियों में अंधेपन का पता लगाना और उसे रोकना है, खास तौर पर संसाधन-सीमित समुदायों में। AI मॉडल ने पहले ही दुनिया भर में 600,000 से ज़्यादा जांचों का समर्थन किया है, जिसका आरंभिक शोध और परिनियोजन भारत में किया गया है। Google में स्वास्थ्य AI
अनुसंधान के समूह उत्पाद प्रबंधक, सनी विरमानी ने कहा, "हमारे आरंभिक शोध से लेकर भारत के मदुरै में पहली रोगी जांच तक, हम AI की क्षमता को वैश्विक स्तर पर लोगों के लिए सार्थक बदलाव में बदलने के लिए प्रतिबद्ध हैं। और अब Forus Health , AuroLab और Perceptra के साथ साझेदारी हमें इस प्रतिबद्धता को आगे बढ़ाने में मदद कर रही है, क्योंकि इनोवेटर्स का एक वैश्विक नेटवर्क मधुमेह रेटिनोपैथी के कारण रोके जा सकने वाले अंधेपन को मिटाने के लिए एक साथ आता है।" Google का CircularNet, अपशिष्ट प्रबंधन के लिए एक AI- संचालित कंप्यूटर विज़न मॉडल है, जिसे बेंगलुरु स्थित Saahas Zero Waste के साथ साझेदारी में तैनात किया जा रहा है। CircularNet प्लास्टिक कचरे की पहचान करने और उसे छांटने, पुनर्चक्रण की सुविधा प्रदान करने और लैंडफिल पर दबाव कम करने में मदद करता है। Google के TensorFlow द्वारा संचालित , मॉडल ने पायलट कार्यक्रम के दौरान प्लास्टिक कचरे का पता लगाने में लगभग 85% सटीकता दिखाई है, जिससे संभावित रूप से सामग्री पुनर्प्राप्ति सुविधाओं के लिए राजस्व में 10-12% की वृद्धि हुई है। कृषि में डेटा-संचालित निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए, Google डेवलपर्स के लिए अपने कृषि परिदृश्य समझ (ALU) अनुसंधान API को भी खोल रहा है। API खेत-स्तर की जानकारी, जैसे कि क्षेत्र की सीमाएँ, जल निकाय और वनस्पति प्रदान करने के लिए उपग्रह इमेजरी और मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है। इस तकनीक का उद्देश्य भारत में संसाधन आवंटन को अनुकूलित करना और टिकाऊ कृषि प्रथाओं का मार्गदर्शन करना है।